入门
选择你的路径：在本地安装 PyTorch 或在支持的云平台上即时启动
加入 PyTorch 基金会
作为 PyTorch 基金会的成员，您将获得资源，使您能够成为稳定、安全和持久代码库的管理者。您可以协作进行培训、本地和区域活动、开源开发者工具、学术研究以及帮助新用户和贡献者获得富有成效的体验的指南。
主要特性和功能
生产就绪
使用 TorchScript 在即时模式和图模式之间无缝切换，并使用 TorchServe 加速生产部署。
分布式训练
torch.distributed 后端支持研究和生产中的可扩展分布式训练和性能优化。
健壮的生态系统
丰富的工具和库生态系统扩展了 PyTorch，并支持计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
云支持
PyTorch 在主流云平台上得到良好支持，提供无缝开发和轻松扩展。
安装 PyTorch
选择您的偏好并运行安装命令。稳定版代表 PyTorch 当前经过最多测试和支持的版本。这应该适用于许多用户。如果您想要最新的、未完全测试和支持的每晚构建版本，则可以使用预览版。请根据您的包管理器，确保您已**满足以下先决条件（例如 numpy）**。Anaconda 是我们推荐的包管理器，因为它会安装所有依赖项。您还可以安装旧版 PyTorch。请注意，LibTorch 仅适用于 C++。
注意：最新的稳定版 PyTorch 需要 Python 3.9 或更高版本。最新的预览版（每晚构建）PyTorch 需要 Python 3.10 或更高版本。
PyTorch 构建
您的操作系统
包
语言
计算平台
运行此命令
PyTorch 构建
稳定版 (2.7.0)
预览版 (每晚构建)
您的操作系统
Linux
Mac
Windows
包
Pip
LibTorch
源码
语言
Python
C++ / Java
计算平台
CUDA 11.8
CUDA 12.6
CUDA 12.8
ROCm 6.3
CPU
运行此命令
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
与云合作伙伴快速入门
通过流行的云平台和机器学习服务快速启动并运行 PyTorch。
生态系统
精选项目
探索丰富的库、工具等生态系统以支持开发。
Captum
Captum（拉丁语中意为“理解”）是一个基于 PyTorch 构建的开源、可扩展的模型可解释性库。
PyTorch Geometric
PyTorch Geometric 是一个用于不规则输入数据（如图、点云和流形）上深度学习的库。
skorch
skorch 是一个用于 PyTorch 的高级库，提供完整的 scikit-learn 兼容性。
使用 PyTorch 的公司和大学
Amazon Advertising
使用 PyTorch、TorchServe 和 AWS Inferentia 将推理成本降低 71% 并进行扩展。
Salesforce
推动自然语言处理和多任务学习的最新进展。
斯坦福大学
利用 PyTorch 的灵活性高效研究新的算法方法。